¿Porque usar esta herramienta?

Disponemos de información que nos permite ir mejorando nuestro site, además últimamente se está trabajando activamente en una campaña de SEO para potenciar aquellos criterios que nos reportaban visitas y que tras ser trabajadas han producido un aumento del tráfico considerable.

Ahora llega el momento de hacerse otras preguntas. Disponemos de mayor tráfico tras trabajar el SEO, pero ¿como podríamos trabajar las conversiones? La respuesta nos la ofrece Google con su herramienta Google Website Optimizer.

Mediante esta herramienta es posible mantener un feedback con los usuarios, pero además podremos aumentar la convertibilidad y eficacia de la web, ajustándonos a las preferencias de nuestros usuarios.

Lo primero que hay que hacer es escoger la página en la que realizaremos el experimento y aquella que queremos determinar como “página de conversión”.

En cuanto a la “página de conversión” es aquella URL cuya visualización va a sociada al hecho de haberse generado una conversión. Por ejemplo, la página de “gracias por contactar” que se visualiza únicamente tras el envío de un formulario.

¿Que página escoger para testear?

Referente a la página que escojamos para el experimento, ésta debe ajustarse a una serie de parámetros que podemos evaluar a través de Google Analytics:

• Páginas con un alto porcentaje de rebotes. Los usuarios llegan, ven esta página y se van de nuestra web. ¿Que está pasando?¿Deberíamos ofrecer más información? Igual se nos ocurre algo que quizá podría disminuir este porcentaje en la página en cuestión. Puede ser una gran idea acercarnos a lo que posiblemente le falta a esos usuarios e intentar acertar entre una serie de combinaciones.

• Páginas con un alto porcentaje de abandonos. Con esta cifra hay que tener muy en cuenta la lógica. Un porcentaje de abandonos alto en según que páginas puede ser normal, en casos como que el usuario abandone nuestra web tras el envío del formulario o la finalización de una compra. Sin embargo, si se produce en páginas intermedias puede ser debido a una mala navegabilidad que está dificultando al usuario llegar al paso final de nuestra web.

Teniendo esto en cuenta y una vez escogidas las dos páginas donde realizaremos el experimento debemos plantearnos otra cuestión.

¿Que nos interesa testear?

En este punto podremos escoger entre dos opciones:

• Test A/B. Nos permite realizar una alternancia entre dos páginas o bien entre dos elementos de una parte de la página escogida para el experimento.

Se trata del más sencillo y el que antes es capaz de ofrecernos datos. Google mostrará aleatoriamente las dos versiones que le proporcionemos de nuestra página y nos dará datos sobre la convertibidad de cada uno y la eficacia de los mismos. Tras la comparativa podremos escoger el diseño o la composición más efectiva

• Test Multivariable. Algo más lento que el test A/B pero que nos permite obtener conclusiones más avanzadas.

Con este test podremos medir diferentes combinaciones dentro de la página escogida para el experimento. Cambiando títulos, gráficos, textos, etc.

Configuración del experimento

Ahora sólo nos faltará escoger el porcentaje del tráfico que queremos que participe en nuestro experimento. Lo más recomendable, sobretodo si no disponemos de una web con un número muy elevado de visitas, es destinar el 100% del tráfico. De esta manera también estamos favoreciendo la pronta resolución de resultados fiables.

Una vez tenemos todo escogido ya podemos empezar con nuestro experimento. Para ello accederemos a una área de control desde el que podremos ir siguiendo la evolución de optmizador y los resultados que vayamos obteniendo.

La consecución de este estudio es posible gracias a una inserción de códigos que debemos realizar en la configuración de nuestro test, una vez escogida la opción, A/B o Multivariable, tal y como hicimos para configurar la cuenta de Google analytics, Google nos mostrará estos códigos y en función del test a realizar deberemos introducir unos u otros.

A continuación vamos a ver los diferentes códigos y su función:

• Control Script: Se sitúa en la cabecera y se utiliza para definir el experimento. Permite entre otras cosas que se muestren por igual ambas versiones.

• Section Script: Tan sólo se usa en los test Multivariables.
  
  Irá colocado tanto al inicio como  al final de cada uno de los elementos que queremos alternar. Cada una de las secciones a alternar, deberán ir acompañadas por un nombre que los identifique. Para facilitar el proceso es aconsejable que este nombe corresponda con la posición del elemento, es decir, si se trata de una header, una imagen o un titular.

Este es el ejemplo que nos propone Google en su página de asistencia, la optimización corresponde a un titular, tal y como se muestra mediante el comando <h1>.

Antes:
<h1>Bienvenido a nuestra Web</h1>

Después:
<h1>
<script>utmx_section("Headline")</script>
Bienvenido a nuestra Web
</noscript>
</h1>

• <!--[if !supportLists]-->Tracking script. Debe situarse antes del cierre de la etiqueta body y sirve para la evaluación del comportamiento de los usuarios.

Este es el track original Google Analytics, versión ga.js

<script type=”text/javascript”>

var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);

document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));

</script>

<script type=”text/javascript”>

var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);

pageTracker._trackPageview();

</script>

A continuación veremos como intercalar ambos códigos.

Debemos acceder al código de G.Analytics de la página que vamos a optimizar (test page) y añadir las líneas marcadas en rojo:

<script type=”text/javascript”>

var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);

document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));

</script>

<script type=”text/javascript”>

var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);

var optimizerTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);

pageTracker._trackPageview();

optimizerTracker._trackPageview(”/XXXXXXXXXX/test”);

</script>

Por otra parte en la página escogida para medir las conversiones, la página objetivo (target page) añadimos las líneas marcadas en rojo:

<script type=”text/javascript”>

var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);

document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));

</script>

<script type=”text/javascript”>

var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);

var optimizerTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);

pageTracker._trackPageview();

optimizerTracker._trackPageview(”/XXXXXXXXXX/goal”);

</script>

Y estos serán todos los códigos que deberemos implementar para tener la web preparada para el experimento. Y ahora ya podemos empezar a recaptar todos los resultados!

Cuando una empresa toma la decisión de contratar una agencia de posicionamiento y poner su web en manos de expertos, los objetivos puedes ser diferentes en cada caso: incrementar la visibilidad de la marca, crear reputación, etc,…., pero en la mayoría de los casos lo que se pretende es aumentar el tráfico de la web y en consecuencia aumentar sus ventas a través de la red.

Para conseguir el éxito deseado, no debemos centrar todos los esfuerzos únicamente en el posicionamiento, si no, que hay que crear un plan coordinado que nos lleve a conseguir el objetivo deseado, que no es otro sino el aumento de las conversiones.

Si nos paramos a pensar ¿de que sirve tener mucho tráfico en nuestra web si no convierte? Por ello debemos buscar empresas Seo cuyo objetivo principal se centre en el aumento de conversiones de nuestro Site. Empresas que realicen marketing online centrado en la rentabilidad.

Es necesario entender la web como un medio y no como un fin. Para ello hay que tener en cuenta varios conceptos: Persuabilidad (capacidad de llevar al usuario a la acción y convertirlo en cliente), Medición (Google Analytics), Optimización, Site Inteligente.

Nuestra web deber ir enfocada a facilitar las ventas y favorecer las peticiones de presupuestos. Hay que entender y potenciar la usabilidad de un sitio web, con contenidos que puedan ser leídos e interpretados con facilidad. Cuando damos información sobre un producto o servicio es mejor enfocarse en las ventajas antes que en las características y es importante dar al usuario la información que le interesa y nada más, explicar la propuesta de manera clara, sencilla y breve.

De igual forma es preciso contar con herramientas como Google Analytics que te permiten realizar todo tipo de mediciones: número de visitantes, páginas vistas, el tiempo que pasa el internauta en nuestra web y otros muchos puntos que te pueden ayudar a conocer tus puntos débiles y buscar la mejor opción para solucionarlos.

Por supuesto, de forma paralela, debemos trabajar el posicionamiento del site, por los criterios más relevantes para su sector. En esta fase nuestro objetivo principal debe ser aparecer en el Top 10 de los buscadores para generar de este modo más visitas. Aunque si queremos asegurarnos el aumento del ROI, será imprescindible llevar a cabo una labor de investigación permanente.

Tags: Google Analytics | Google Website Optimizer

Cuando nos proponemos realizar un test A/B de una Landing page, uno de los requisititos necesarios para poder analizar los resultados es que esta landing tenga una conversión online, es decir que esta conversión se pueda trazar con un sistema de analítica web. Un claro ejemplo de conversión online es rellenar un formulario de solicitud de información, donde nuestro goal es la página de thank you, (la página que se muestra después de haber enviado el formulario). Esto es una conversión online y los sistemas de analítica web recogen que se ha llegado a esta página de thank you, y por lo tanto que se ha realizado una conversión. Este es el funcionamiento normal de las conversiones online, pero ¿Qué pasa si tenemos una landing page y nuestra conversión no es que rellenen un formulario, sino que nos llamen por teléfono? ¿Cómo podemos medir si la conversión se ha realizado? Y lo más complicado aún, ¿Cómo podemos saber de qué opción del test A/B se ha convertido?

En el blog de google website optimizer nos muestran cómo hacerlo con una técnica muy sencilla.

Para explicarnos el funcionamiento nos muestran un caso real de la web Pacific Hills Treatment Centers la cual su conversión es totalmente offline.

Vamos a ver cómo testearon esta página.

1. El primer paso como en cualquier otro test, es determinar vía un sistema de analítica web, cuál es la mejor página para realizar este test y el tipo de experimento a llevar a cabo. Una vez escogida, se crean variaciones. Para crear estas variaciones, nos tenemos que preguntar qué cambios queremos hacer y cuáles creemos que tendrán un impacto positivo en el resultado de las conversiones.
2. El siguiente paso a hacer es configurar un sistema de tracking para el teléfono. Todo lo que tenemos que hacer es colocar un número especial en cada una de las variaciones, y así sabremos qué pagina ha originado la conversión. En este caso se ha utilizado el sistema ClickPath.
3. El Tercer paso es configurar el sistema de Test, en este caso se escogió el sistema de test A/B de Google Website Optimizer, pero se podría haber utilizado el multivariable también.
4. Después de validar que todas las variaciones se muestran, activamos el experimento.
5. El quinto paso es tener paciencia y esperar a tener datos suficientes.

Una vez se tienen datos suficientes, se procede a realizar el análisis.

En este punto tenemos el google website Optimizer separando el trafico, guardando los visitantes únicos.

La aplicación de phone tracking guardará las conversiones (llamadas telefónicas) del resultado de cada una de las variaciones, así tendremos todo lo necesario para realizar el análisis.

Veamos los pasos:

1. De Google Website Optimizer cogemos los datos de los visitantes en el informe del experimento.

2. Del sistema de Phone tracking recogemos los datos de las conversiones.

3. El tercer paso es poner todos los datos en una aplicación como esta, la cual realizará el cruce de datos por nosotros.

4. Finalmente es ejecutar el software para sacar las conclusiones.

Estos son los pasos necesarios para realizar un experimento de test en una landing page con una conversión offline.

Fuente